十堰汽配竞争策略分析

我国汽配产业整体竞争能力呈下滑趋势。面临很大的竞争压力。十堰作为我国汽配产业起步较早的城市,随着东风公司迁都武汉,以及其零部件全球采购策略的贯彻,使得十堰市零部件产业面临着转型。因此,提升十堰汽配的核心竞争力是下一步工作的重点。文章描述了我国汽配产业的现状,分析了十堰汽配的竞争能力,并提出了十堰汽配的竞争策略。     

基于瞬时阻抗的路径规划策略仿真性能评估

根据对实时路况的数据处理方式,常见的动态路径规划策略可分为瞬时阻抗T-SPF和平均阻抗A-SPF两种方式.如何验证这些策略的个体效益及其对城市路网的中长期影响一直是相关系统部署的核心问题.针对这一问题,通过Vissim的Car2X模块与自定义程序实现了仿真中的动态转向,并以现实路网为蓝本,对T-SPF和A-SPF在不同程度的市场占有率情况下的运行性能进行了测试.测试结果表明2种现有策略都存在各自的问题;当市场占有率达到15%以上时,T-SPF 策略可能令路网的通行容量处于振荡状态,而实施了 A-SPF 的路网的平均延误和通行量表现稳定,但在个体效益方面表现还不如静态策略.建议为城市路网实施路径规划时设计新的策略以及与之匹配的信号优化机制.     

基于模糊控制的公交信号优先控制方法研究

面对城市公共交通优先发展中遇到的交叉口公交信号优先控制问题,以降低交叉口人均延误和公交车延误为目标,提出了基于3层模糊控制器的交叉口公交信号优先主动控制模型,通过改进针对车流交通需求强度、相位放行顺序、绿灯时间优化的3层模糊推理控制器,最终输出相位绿灯放行时间延长和相序提前2种控制策略.仿真算例分析表明,与普通固定配时控制相比,公交车平均延误和人均延误分别降低27%,14.2%;与公交信号优先感应控制相比,公交车平均延误和人均延误分别降低13.7%,21.7%,说明了所提方法的有效性.     

储能技术在地面式再生制动能量吸收和利用装置中的应用

随着超级电容、锂离子电池、飞轮等储能元件技术的飞速发展,储能技术在城市轨道交通中得到日益广泛的应用.针对地面存储式再生制动能量利用装置,首先总结了储能装置可实现的功能,然后介绍储能技术在地面式再生制动能量吸收和利用装置中的应用现状,最后从储能装置的系统设计与评价方法、充放电控制策略、储能装置设计的角度分析了需要进一步深...     

过饱和状态干线协调控制策略适用性研究

续进式绿波协调和同步式绿波协调,均为经典干线协调控制策略。我国传统使用的续进式绿波协调策略,已无法满足高饱和度交通流的需求,甚至会对复杂多变的交通状况产生负面影响。续进式绿波控制在过饱和状态的失效机理,是由于续进式协调控制中上游交叉口先放行,当下游交叉口排队未完全消散时,导致上游绿灯初期放行车辆的二次停车,造成延误增大甚至排队溢出。过饱和状态时,同步式绿波协调更有利于车辆连续不间断地通过交叉口群,车速越高则绿波带越宽,控制效果越显著。以此为基础,基于 Vissim 仿真的建模分析,对比分析了不同交通饱和度,尤其是过饱和状态下,2种干线协调控制策略效果,并对结论进行了实例验证。     

改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

针对节约蚁群算法在求解车辆路径问题易陷入局部极值的不足,提出一种基于连接表扰动策略和吸引力因子局部搜索的改进节约蚁群算法.该算法在陷入局部最优后,引入连接表扰动策略以帮助算法跳出局部最优,该策略在每只蚂蚁进行解构建之前,随机禁忌若干条吸引力因子较大的边以增加算法的勘探能力;同时采用吸引力因子局部搜索优化每只蚂蚁的解,该局部搜索利用吸引力因子引导局部搜索.实验结果表明,改进节约蚁群算法求解车辆路径问题时优于原有节约蚁群算法以及多种已有算法.     

基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的鲁棒性, 提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法, 建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型, 有效利用自底向上的多级信息, 提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法, 以提取交通标志感兴趣区域, 并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明: 针对限速标志, 基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息; 基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息, 检测结果更加准确, 检测目标更加完整、均匀, 查准率为0.65, 查全率为0.8, F指数为0.73, 均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法; 基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集, 充分利用了CNN的海量学习能力, 更好地学习目标内部的局部精细特征, 提高了学习与识别能力, 总识别率为98.85%, 高于SVM分类器的95.73%。     

基于粒子群算法的城轨列车节能驾驶优化模型

为了降低城市轨道交通中列车在站间运行的能耗, 研究了列车的站间节能驾驶策略, 在考虑线路限速和坡度的情况下, 建立了时间约束下的列车节能优化模型, 采用粒子群算法优化目标速度序列得出了列车节能驾驶策略。节能驾驶优化方法通过2个阶段来实现, 第1阶段在站间运行时间不变的情况下, 采用粒子群算法优化了列车在站间的节能驾驶策略, 得到了运行时间和能耗的关系, 第2阶段在多站间总运行时间不变的前提下, 将运行时间进行重新分配, 得到了列车在全线运行的节能驾驶策略。以北京地铁亦庄线实际线路数据和车辆参数为基础, 对优化方法进行仿真验证。仿真结果表明: 经过第1阶段的优化, 列车在万源街-荣京东街的单站间运行能耗降低了6.15%, 经过第2阶段的优化, 列车在多站间总运行能耗降低了14.77%。可见, 优化模型可以有效降低列车的运行能耗, 为列车时刻表的编制提供依据。     

车用柴油机加速瞬态过程控制策略研究

设计了车用柴油机在加速瞬态过程中的控制策略,建立了直列4缸电控单体泵柴油机的数学模型,模型包括燃烧模块、进排气系统模块、带中冷的增压器模块和控制器模块。在加速过程中,针对废气涡轮增压器的滞后问题,设计了一阶油门滤波的油量供给策略。通过仿真研究,给出了根据空燃比和发动机转速变化量决定的控制时间常数。     

混合动力轿车多能源动力总成控制系统研制与开发

介绍某型混合动力轿车多能源动力总成控制系统的设计思想和关键技术,着重阐述混合动力系统功能设计、控制逻辑和策略、系统硬软件设计以及动力系统台架联合调试的情况。研究轻度并联混合动力系统的控制策略、CAN通信、测试和试验等技术和方法,通过提高系统的控制功能和性能,最终达到改善混合动力汽车的动力性、经济性及排放等目的。